h2o - GAM predict：返回线性预测器的每个分量？

Question

在 R mgcv包中，带有type="terms"的 predict.gam 方法分别返回线性预测器的每个分量。在（Python）H2O GAM中也可能吗？

然后模型的预测会更简单，因为可以单独实现每个项，然后将所有项添加到截距中。为了得到最终的响应预测，将链接函数的倒数应用于该总和。

这是 mgcv 中的一个示例。

library(mgcv)
n <- 50
sig <- 2
dat <- gamSim(1,n=n,scale=sig)

b1 <- mgcv::gam(y ~ s(x1, bs='ps', sp=0.6) + s(x2, bs='ps', sp=0.6) + x3, data = dat)
b1_pred <- predict(b1, dat, type="terms")

矩阵 b1_pred 有三列，对应公式中的每一项。这就是我正在寻找的分裂。

我看不出如何从 H2O GAM 中获得这样的 H2OFrame。或者这已经可能了，而我忽略了一些已经存在的东西？

我已经在 H2O JIRA ( https://h2oai.atlassian.net/browse/PUBDEV-8193 )中提出了这样一个功能的请求，以防它还不可能。

标签： h2opredictgam